Research Preview · 使用调研

Claude Code 动态工作流(Dynamic Workflows)怎么用

2026 年 5 月 28 日随 Claude Opus 4.8 发布的研究预览功能:你在 prompt 里带上 workflow 一词,Claude 就为任务现写一段 JavaScript 编排脚本,由独立 runtime 在后台执行,并行调度大量 subagent——把"计划、循环、分支、中间结果"搬进代码,主会话只接收最终答案。

来源:官方文档 code.claude.com/docs/en/workflows · 官方博客 · Opus 4.8 发布说明 · 多家媒体交叉验证
1000
单次最多 subagent
16
同时并发上限
v2.1.154+
最低 Claude Code 版本
750K
Bun 案例:生成 Rust 行数
99.8%
Bun 案例:测试通过率
11 天
Bun 案例:首提交→合并

01概览与速读

只有三分钟,看这一节就够。

一句话:Dynamic Workflow 是 Claude 为你的任务现写、后台执行的 JavaScript 编排脚本,它在脚本里并行调度几十到上千个 subagent,彼此可以交叉验证,最后只把结论回灌到你的主会话。它专为单个上下文窗口装不下、或需要并行 + 验证的大任务而生:代码库级审计、大规模迁移、需交叉核对的研究。

◆ 最快上手

在你的 prompt 里写上 workflow 这个词即可,例如:「用一个 workflow 审计这个仓库的 SQL 注入风险」。Claude 会自动拆解任务、写出编排脚本、后台跑起来。用 /workflows 看进度或中止;用 /usage 看花了多少额度。想让 Claude 对每个实质任务都默认起 workflow,开 /effort ultracode

三种"工作流"别混淆

概念是什么本报告焦点
Dynamic WorkflowClaude 现写 JS 脚本 + runtime 后台编排多 subagent(本功能)✅ 是
Common workflows官方文档里"探索代码 / 修 bug / 重构"等 prompt 配方,与编排脚本无关
Agent Teams实验性、默认关闭的内置多实例编排,一个会话当"队长"用共享任务表协调仅对比

来源:code.claude.com/docs/en/workflows · common-workflows

关键事实速查(均已交叉验证)

维度事实状态
发布2026-05-28,随 Claude Opus 4.8,研究预览(research preview)已验证
版本要求Claude Code v2.1.154 或更高已验证
同时并发同一时刻最多 16 个 subagent 在跑,多出的排队(CPU 核少则更少,实际 min(16, 核数−2))已验证
累计总量整个运行先后累计最多 1000 个 subagent(防失控回路)已验证
触发prompt 含 workflow 一词;或 /effort ultracode已验证
可用范围付费方案 + Anthropic API + Amazon Bedrock + Google Vertex AI + Microsoft Foundry已验证

02它到底是什么

核心思想:把"计划"从对话搬进代码。

普通模式下,Claude 在自己的上下文里一步步推理执行——计划、循环、分支、中间结果全都占用 token,任务越长上下文越脏、越容易退化。Dynamic Workflow 把这套控制流(循环 / 条件 / 扇出)和中间数据搬进一段 JS 脚本,由独立 runtime 执行;主会话的上下文只保留最终答案。这就是它能突破单上下文窗口、扩展到上千 subagent 的根本原因。

"A workflow moves the plan into code. 脚本自己持有循环、分支与中间结果,所以 Claude 的上下文只装最终答案。"

与其他执行方式的区别

Subagents 子代理Skills 技能Workflows 工作流
本质Claude 派出的一个 workerClaude 遵循的指令runtime 执行的脚本
谁决定下一步Claude,逐回合Claude,按 prompt脚本
中间结果在哪Claude 上下文窗口Claude 上下文窗口脚本变量
可复用的是worker 定义指令编排本身
规模每回合几个委派同 subagent每次运行几十到上百 agent
中断重启该回合重启该回合同会话内可续跑

来源:官方文档 "When to use a workflow" 表

一句话:subagent / skill 里 Claude 是编排者,逐回合决定派谁、每个结果都落进它的上下文;workflow 把循环、分支、中间结果都搬进脚本,Claude 的上下文只剩最终答案。这也让 workflow 能施加可复用的质量套路(对抗互审、多角度起草择优),而不只是"多派几个 agent"。Agent Teams 是另一条实验性、默认关闭的多实例编排路线,仅作对比。

ℹ 为什么不是"模型在并行思考"

真正确定性的是脚本(JS 控制流),而非模型臆测。脚本决定派哪些 subagent、怎么扇出、怎么合并;每个 subagent 是一次真实的 Claude 调用。所以 workflow = 确定性编排 + 模型化执行的组合,而不是让一个模型一次性"想很多"。

03执行模型

从你敲下 prompt 到结果回灌,中间发生了什么。

flowchart TB U["你的 prompt(含 'workflow')"] --> M["主会话 Claude
拆解任务 · 写出 JS 编排脚本"] M --> RT["Workflow Runtime
后台独立执行(异步)"] RT --> P{"并发调度
同时 ≤ 16"} P --> A1["subagent · 阶段A"] P --> A2["subagent · 阶段A"] P --> A3["subagent · 阶段A
(总数 ≤ 1000)"] A1 --> V["汇总 / 交叉验证"] A2 --> V A3 --> V V -->|"仅最终答案回灌"| M M --> U2["回到你的上下文 · 通知完成"]
图 1 · 动态工作流执行链路:脚本持有控制流与中间结果,主会话只收最终答案
  • 隔离执行:runtime 在与对话隔离的环境里跑脚本,中间结果留在脚本变量里,不进 Claude 上下文。
  • 异步后台:启动后立即返回一个任务 id,workflow 在后台跑,主会话仍可交互;完成时通知你。
  • 并发受控:同时最多 16 个 subagent,多出的排队等空位;整个生命周期总量上限 1000。
  • 上下文干净:中间推理默认回到主会话(除非脚本用 log() 输出),因此长任务不会撑爆上下文。
  • 可交叉验证:脚本可以让独立 subagent 互相审查彼此结论后再上报,或从多个角度起草方案再择优。

来源:官方文档 · 官方博客;并发 min(16, 核数−2) 来自运行时规范

04如何触发与上手

三种触发方式;最快是先跑内置的 /deep-research。

◆ 30 秒 Quickstart

直接跑内置 workflow:/deep-research <你的问题>。它从多个角度并行网搜、抓取并交叉核对来源、对每条主张投票,最后给一份带引用、已滤掉未通过核对主张的报告。(需 WebSearch 工具可用。)

三种触发方式

  1. prompt 里带 workflow 一词 —— 不改会话 effort,只把单个任务跑成 workflow。Claude Code 会高亮这个词并写脚本而非逐回合处理。(误触发?按 alt+w 本次忽略高亮)
    例:Run a workflow to audit every API endpoint under src/routes/ for missing auth checks
  2. /effort ultracode —— xhigh 推理 + 自动编排:Claude 对会话里每个实质任务都自行决定是否起 workflow(一个请求可能连起好几个:先理解代码、再改、再验证)。仅当前会话有效,新会话重置;用 /effort high 退回。只在支持 xhigh 的模型上可用。
  3. 跑已有的 workflow 命令 —— 内置的 /deep-research,或你保存过/<名字>

运行前的审批

CLI 里每次运行会弹出计划好的阶段和这些选项:

  • Yes, run it —— 开跑
  • Yes, and don't ask again for <name> in <path> —— 开跑,且本项目此 workflow 以后不再问
  • View raw script —— 先看脚本再决定(Ctrl+G 在编辑器打开;Tab 可在开跑前调整 prompt)
  • No —— 取消

是否弹审批取决于权限模式:默认 / acceptEdits 每次都问(除非选了"不再问");Auto 仅首次、ultracode 开启时跳过;Bypass / claude -p / Agent SDK 从不问,直接开跑。桌面 App 是一张含名称、阶段列表、用量警示的审批卡(Once / Always / Deny)。

ℹ subagent 的权限边界

无论你会话是什么权限模式,workflow spawn 的 subagent 一律以 acceptEdits 模式运行并继承你的工具 allowlist,文件编辑自动批准。不在 allowlist 里的 shell / web fetch / MCP 调用仍可能在运行中弹确认——长运行前把需要的命令加进 allowlist 可避免打断。

保存复用

某次运行达到你要的效果后,/workflows 选中它、按 s 保存为命令。保存位置 Tab 切换:.claude/workflows/(项目级,随仓库共享)或 ~/.claude/workflows/(个人级,所有项目可见、仅自己可见)。之后即可作为 /<名字> 复用;同名时项目级优先。

来源:官方文档(Run a bundled workflow / Have Claude write a workflow / Approve the plan / Save for reuse)

05监控 · 成本 · 控制

能起上千 agent 的功能,成本与可控性是第一位。

用 /workflows 看与控

运行在后台,随时 /workflows 列出运行中与已完成的 workflow,方向键选中、Enter 进入进度视图——每个阶段显示 agent 数、token 总量、耗时;还能钻进某个 agent 看它的 prompt、最近工具调用与结果。输入框下方的任务面板也有一行进度摘要。

按键动作
↑ / ↓选择阶段或 agent
Enter / →钻入阶段 / agent,读其 prompt、工具调用、结果
Esc返回上一层
p暂停 / 恢复整个运行
x停止选中 agent;焦点在运行上时停止整个 workflow
r重启选中的运行中 agent
s保存该运行的脚本为命令
⚠ 成本

一次 workflow 会 spawn 大量 agent,单次运行可能比在对话里做同一任务消耗明显更多 token;运行像普通会话一样计入你方案的用量与速率限制。好消息:随时从 /workflows 停止,不会丢失已完成的工作

控成本:盯住模型

  • workflow 里每个 agent 默认用你会话的模型,除非脚本把某阶段路由到别的模型。
  • 大运行前先 /model 确认(尤其你平时会切到小模型做日常活时)。
  • 描述任务时,可让 Claude 把不需要最强模型的阶段换成小模型。

关掉 workflow

不想用时三选一:/config 里关掉 Dynamic workflows;或 ~/.claude/settings.json"disableWorkflows": true;或环境变量 CLAUDE_CODE_DISABLE_WORKFLOWS=1。组织级可用 managed settings。关闭后:bundled 命令不可用、workflow 词不再触发、ultracode/effort 菜单移除。

来源:官方文档(Watch the run / Cost / Turn workflows off)

06限制与可用性

硬性数字与运行时约束,逐条可追溯。

可用性

研究预览(research preview),需 Claude Code v2.1.154+。可用于:所有付费方案(Pro / Max / Team / Enterprise) + Anthropic API + Amazon Bedrock + Google Cloud Vertex AI + Microsoft Foundry。Pro 上需在 /config 的 "Dynamic workflows" 行手动开启。可用界面:CLI、桌面 App、IDE 扩展、claude -p 无头模式、Agent SDK。

运行时约束(官方 "Behavior and limits" 表)

约束原因
不接受运行中用户输入
(只有 agent 权限弹窗能暂停)
需要阶段间签字确认?把每个阶段拆成独立 workflow
脚本本身无文件系统 / shell 权限读写与执行命令由 agent 做,脚本只负责编排
同时最多 16 个 agent(CPU 核少则更少)限制本机资源占用
单次运行总计 1000 个 agent防止失控回路

来源:官方文档 Behavior and limits / Note(并发"实际取 min(16, 核数−2)"为运行时规范补充)

ℹ 16 和 1000 不矛盾

同时并发 16 限的是"任一时刻在跑几个";累计 1000 限的是"整个运行先后总共起过几个"。一次运行可以处理上千个子任务,但它们在 16 的并发闸门下排队轮流跑——像 16 个收银台服务一天 1000 位顾客,多的排队。

续跑(resume)

停止后可续跑:已完成的 agent 返回缓存结果,其余实时跑。从 /workflows 选中按 p 恢复,或让 Claude 用同一脚本重新启动。续跑仅限同一 Claude Code 会话——运行中退出 Claude Code,下次会话会从头跑。

展开:6 条关键事实的独立验证记录

本报告用动态工作流的"验证阶段"对以下载重事实做了多源交叉核对,结论均为 confirmed:

  • v2.1.154+ — 官方文档 Note、MarkTechPost
  • 并发 16 — 官方 Behavior 表、MarkTechPost、TechCrunch
  • 总量 1000 — 官方 Behavior 表、MarkTechPost、TechCrunch(均称"防失控回路")
  • research preview + 平台可用 — 官方文档 Note、Anthropic 发布说明
  • 触发(workflow 词 / ultracode) — 官方文档、第三方上手指南
  • Bun 案例数字 — Anthropic 官方博客、The New Stack

07脚本 API 参考

给想看懂 / 自己写脚本的人。

⚠ 来源说明

官方文档只在用户层面记录本功能(怎么触发 / 监控 / 保存 / 限制),不公开脚本 DSL 的源码级 API(你可以在审批时用 "View raw script" 看到 Claude 实际写的脚本)。下列精确签名与语义来自 Claude Code 运行时规范,用于理解脚本结构;研究预览阶段细节可能变化。

脚本骨架:meta 块 + 编排原语

export const meta = {
  name: 'find-flaky-tests',
  description: 'Find flaky tests and propose fixes',  // 必填,会显示在权限弹窗
  phases: [                                            // 每个 phase() 一项
    { title: 'Scan', detail: 'grep test logs for retries' },
    { title: 'Fix',  detail: 'one agent per flaky test' },
  ],
}
// meta 必须是纯字面量:不能有变量/函数调用/展开/模板插值

phase('Scan')
const flaky = await agent('grep CI logs for retry markers', { schema: FLAKY_SCHEMA })

phase('Fix')
const fixes = await parallel(flaky.tests.map(t => () =>
  agent(`Propose a fix for flaky test ${t.name}`, { schema: FIX_SCHEMA })
))
return { fixes }

核心原语

原语签名 / 返回作用
agent()agent(prompt, opts?) → 文本;传 schema 则返回校验过的对象;被跳过返回 null派一个 subagent。opts:label / phase / schema / model / isolation:'worktree' / agentType
parallel()parallel(thunks) → 结果数组(屏障)并发跑完全部再返回;失败的 thunk 变 null,用 .filter(Boolean)
pipeline()pipeline(items, ...stages) → 数组(无屏障)每个 item 独立流过所有阶段;阶段回调收 (prevResult, originalItem, index)
phase()phase(title)开启新阶段,之后的 agent() 归到该进度分组
log()log(message)向用户输出进度行(显示在进度树上方)
budget{ total, spent(), remaining() }本轮 token 目标(硬上限)。可据此动态循环或静态扩缩规模
args调用时传入的值,原样可读参数化命名 workflow(研究问题 / 目标路径 / 配置)
workflow()workflow(nameOrRef, args?)内联跑另一个 workflow 作为子步骤(仅一层嵌套)
展开:structured output(schema) 与 budget 的用法

结构化输出:agent() 传一个 JSON Schema,subagent 会被强制调用结构化输出工具,agent() 直接返回校验过的对象——无需自己解析,模型不匹配会自动重试。

按预算扩缩(需先判 budget.total,否则 remaining() 为 Infinity 会一直跑到 1000 上限):

const bugs = []
while (budget.total && budget.remaining() > 50_000) {
  const r = await agent('Find bugs in this codebase.', { schema: BUGS })
  bugs.push(...r.bugs)
  log(`${bugs.length} found, ${Math.round(budget.remaining()/1000)}k left`)
}

worktree 隔离:isolation:'worktree' 给会并行改文件的 agent 各自独立 git worktree,避免冲突(较贵,仅在需要时用)。

⚠ 脚本是纯 JavaScript,不是 TypeScript

类型注解 / interface / 泛型会解析失败。且 Date.now() / Math.random() / 无参 new Date() 会抛错(否则会破坏续跑的可复现性)——需要时间戳就从 args 传入,需要随机就按 index 变化 prompt。

来源:Claude Code 运行时规范(第一手);概念框架见 官方文档

08pipeline vs parallel:最该想清楚的取舍

默认用 pipeline;只有真正需要"所有结果一起"时才用 parallel 屏障。

pipeline() 让每个 item 独立流过各阶段——item A 可以在阶段 3,而 item B 还在阶段 1。墙钟时间 = 最慢的单条链,而不是"每阶段最慢之和"。parallel()屏障:必须等齐上一阶段全部结果才进下一步,慢的拖累快的。

flowchart LR subgraph PIPE["pipeline() · 无屏障(默认)"] direction LR A1["A · Find"] --> A2["A · Verify"] B1["B · Find(较慢)"] --> B2["B · Verify"] end
图 2 · B 还在 Find 时,A 已能进入 Verify —— 不浪费快 agent 的空闲
什么时候用屏障(parallel) ✅什么时候该用屏障 ❌
下一阶段需要全集:跨所有结果去重 / 合并后再做下游"我只是要 flatten/map/filter"——放进 pipeline 的一个阶段里做
需要早退:总数为 0 就整体跳过(如 0 bug → 跳过验证)"阶段概念上独立"——独立 ≠ 需要同步,pipeline 正是建模这个
下一阶段 prompt 要引用"其它发现"做对比"代码更干净"——屏障延迟是真实成本
◆ 经验法则

如果你写出"parallel → 一段无跨 item 依赖的 transform → 又一个 parallel",那中间的 transform 不需要屏障,改写成 pipeline 的一个阶段即可。拿不准就用 pipeline。

来源:Claude Code 运行时规范;模式定位见 官方文档

09编排模式(可搜索 / 可筛选)

这些是工具箱,按任务自由组合。输入关键词或点分类筛选。

全部 编排 验证 发现 扩展
模式类别做什么何时使用
pipeline(默认)编排每个 item 独立流过各阶段,无屏障绝大多数多阶段工作的默认选择
parallel(屏障)编排并发跑完全部再返回下一步真的需要全集:去重 / 合并 / 早退 / 跨 item 比较
worktree 隔离编排每个 agent 各自独立 git worktree多个 agent 并行改文件、否则会冲突时
adversarial verify
对抗验证
验证对每条发现派 N 个"怀疑者",各自试图推翻;多数推翻则丢弃防止"看似合理实则错"的结论混入
perspective-diverse verify
多视角验证
验证每个验证者用不同视角(正确性 / 安全 / 性能 / 可复现)一条发现可能以多种方式出错时,比 N 个相同怀疑者更强
judge panel
评审团
验证从不同角度生成 N 个独立方案,并行评分,从胜者综合并嫁接亚军亮点解空间很宽的设计 / 方案题,胜过"一次成稿反复改"
loop-until-dry
跑到无新发现
发现持续派 finder,直到连续 K 轮没有新结果才停未知规模的发现(bug / issue / 边界),简单计数会漏尾部
multi-modal sweep
多模式扫描
发现多个 agent 各用一种搜法(按容器 / 内容 / 实体 / 时间)单一搜索角度覆盖不全时
completeness critic
完整性批判
发现最后派一个 agent 问"还差什么——没跑的模态 / 没验的断言 / 没读的源"收尾查漏,其发现作为下一轮工作
budget scaling
按预算扩缩
扩展按 token 预算动态决定 fleet 规模或循环深度用户给了用量目标("+500k")时;并把被砍掉的部分 log 出来

最常用的组合:评审 → 验证(pipeline)

const results = await pipeline(
  DIMENSIONS,
  d => agent(d.prompt, { label: `review:${d.key}`, phase: 'Review', schema: FINDINGS }),
  review => parallel(review.findings.map(f => () =>
    agent(`Adversarially verify: ${f.title}`, { phase: 'Verify', schema: VERDICT })
      .then(v => ({ ...f, verdict: v }))))
)
const confirmed = results.flat().filter(Boolean).filter(f => f.verdict?.isReal)
// 维度'bugs'的发现在验证时,维度'perf'还在评审 —— 不浪费墙钟

来源:Claude Code 运行时规范;对抗验证 / 多角度起草见 官方博客

10何时用 / 何时别用

这不是默认工具——刻意使用。

✅ 适合

代码库级审计(bug 猎取、安全审计、profiler 引导的性能优化);大规模迁移;需要交叉核对的研究;任何"单上下文装不下"或"需并行 + 验证"的大任务。

🚫 不适合

评论者普遍认为多 agent workflow 对约 95% 的日常开发任务并不划算,目前是一种昂贵且实验性的方式,用来啃更大的项目。小改、单文件、问答类——内联更好。

◆ 按需扩缩

规模要匹配请求:"找找有没有 bug" → 几个 finder + 单票验证;"彻底审计 / 要全面" → 更大的 finder 池 + 3–5 票对抗验证 + 综合阶段。拿不准时:研究 / 审计 / 复核类倾向更彻底,快速检查类倾向更简洁。

来源:Shipyard · MarkTechPost · 官方文档

11真实案例

旗舰证据点 + 早期用法。

◆ Bun:Zig → Rust 移植(旗舰案例)

Bun 作者 Jarred Sumner 用动态工作流把 Bun 从 Zig 移植到 Rust:生成约 75 万行 Rust,既有测试套件约 99.8% 通过,从首次提交到合并约 11 天。这是官方用来证明"workflow 规模能力"的头号案例。已验证

其它被点名的用途

  • 代码库级 bug 猎取 —— 全仓并行找 bug。
  • profiler 引导的性能优化审计 —— 按性能画像批量定位优化点。
  • 安全审计 —— 多维并行发现 + 交叉验证。
  • 大规模迁移 / 交叉核对研究 —— 官方框定的典型场景。
ℹ 数字看待方式

案例数字为厂商自述(Anthropic 博客),The New Stack 等在发布报道中转述。作为能力上限的参考,而非保证。

来源:官方博客 · The New Stack

12完整实战示例

最有说服力的例子——本报告就是用下面这个 workflow 生成的。

我用一个动态工作流来调研动态工作流本身:研究阶段并行派 7 个域 agent 抓官方文档/博客/发布说明并各返回结构化发现;验证阶段对 6 条载重事实做多源交叉核对。1 分 38 秒返回,6 条事实全部 confirmed。下面是该脚本的忠实精简版:

export const meta = {
  name: 'research-dynamic-workflows',
  description: 'Deep research on Claude Code Dynamic Workflows',
  phases: [
    { title: 'Research', detail: '7 parallel domain agents fetch official docs/blog' },
    { title: 'Verify',   detail: 'cross-source check of load-bearing facts' },
  ],
}

// 每个 agent 用 schema 强制返回 {topic, summary, facts[{claim,detail,sources}], ...}
phase('Research')
const research = await parallel(TOPICS.map(t => () =>
  agent(t.prompt, { label: `research:${t.key}`, phase: 'Research', schema: RESEARCH_SCHEMA })
))

phase('Verify')
const verifications = await parallel(CLAIMS.map(c => () =>
  agent(`独立核对这条事实(≥2 个可信来源): "${c.text}"。confirmed/contradicted/unclear`,
    { label: `verify:${c.key}`, phase: 'Verify', schema: VERIFY_SCHEMA })
))

return { research: research.filter(Boolean), verifications: verifications.filter(Boolean) }
ℹ 这里为什么用 parallel 而不是 pipeline

因为"综合"这一步(写报告)需要全部研究结果一起——这是屏障少数正当场景之一(全集合成)。若研究与验证能逐条流水化,则应改用 pipeline:某条发现验证时,其它还在研究,不浪费墙钟。

13注意事项与小结

使用时记住

  • 研究预览:限制与行为可能变化;需 v2.1.154+,Pro 还要在 /config 开启。
  • 成本敏感:一次能起上千 agent,计入用量与速率限制;大运行前看 /model,跑偏就 /workflows 停(不丢已完成工作)。
  • 编排不碰 I/O:脚本本身无文件系统 / shell 权限、不接受运行中输入(只有 agent 权限弹窗能暂停);需阶段间人工签字就拆成多个 workflow。
  • 默认 pipeline:屏障(parallel)只在真要全集时用,否则白白浪费墙钟。
  • 验证再上报:对抗 / 多视角验证能显著降低"看似对实则错";去重要对"所有见过的"去重,否则循环不收敛。
  • 可复现约束:脚本是纯 JS;Date.now() / Math.random() 不可用(为支持续跑);续跑仅限同一会话。
  • 不是默认工具:约 95% 任务不需要它——刻意用在大审计 / 大迁移 / 交叉验证研究上。
◆ 尾声

Dynamic Workflows 的全部价值可归结为一句话:把"计划"从对话搬进代码。脚本持有循环、分支与中间结果,runtime 在后台并行调度上千 subagent 并让它们互相验证,主会话只收一个干净的最终答案。这让 Claude Code 能啃下"单上下文装不下"的任务——代价是真金白银的用量和"刻意使用"的纪律。它不取代日常的内联协作,而是在你需要规模 + 确定性编排 + 交叉验证时,多给你一档。

14来源

所有断言可追溯到下列来源;API 精确签名另注为"运行时规范(第一手)"。

官方

媒体 / 第三方(用于交叉验证)

  • mediaTechCrunch — Opus 4.8 + dynamic workflow 工具(并发/总量上限)
  • mediaMarkTechPost — 版本要求 v2.1.154、16/1000 上限、可用范围
  • mediaThe New Stack — 发布综述(转述 Bun 案例数字)
  • guideAgentpedia — 第三方分步上手指南(触发示例)
  • guideShipyard — 多 agent 编排取舍("95% 任务不需要")